缺失值分析
MVA 在 "缺失值分析" 选项中可用。
MVA (缺失值分析) 描述数据文件 (数据矩阵) 中的缺失值模式。 它可以使用成列,成对,回归和 EM 估计方法来估计平均值,协方差矩阵和相关性矩阵。 可以估算 (插补) 缺失值本身,然后可以保存新的数据文件。
MVA VARIABLES= {varlist}
{ALL }
[/CATEGORICAL=varlist]
[/MAXCAT={25**}]
{n }
[/ID=varname]
描述:
[/NOUNIVARIATE]
[/TTEST [PERCENT={5}] [{T }] [{DF } [{PROB }] [{COUNTS }] [{MEANS }]]
{n} {NOT} {NODF} {NOPROB}] {NOCOUNTS} {NOMEANS}
[/CROSSTAB [PERCENT={5}]]
{n}
[/MISMATCH [PERCENT={5}] [NOSORT]]
{n}
[/DPATTERN [SORT=varname[({ASCENDING })] [varname ... ]]
{DESCENDING}
[DESCRIBE=varlist]]
[/MPATTERN [NOSORT] [DESCRIBE=varlist]]
[/TPATTERN [NOSORT] [DESCRIBE=varlist] [PERCENT={1}]]
{n}
估算:
[/LISTWISE]
[/PAIRWISE]
[/EM [predicted_varlist] [WITH predictor_varlist]
[([TOLERANCE={0.001} ]
{value}
[CONVERGENCE={0.0001}]
{value }
[ITERATIONS={25} ]
{n }
[TDF=n ]
[LAMBDA=a ]
[PROPORTION=b ]
[OUTFILE='file' ])]
[/REGRESSION [predicted_varlist] [WITH predictor_varlist]
[([TOLERANCE={0.001} ]
{n }
[FLIMIT={4.0} ]
{N }
[NPREDICTORS=number_of_predictor_variables]
[ADDTYPE={RESIDUAL*} ]
{NORMAL }
{T[({5}) }
{n}
{NONE }
[OUTFILE='file' ])]]
* 如果完整个案数小于个案数的一半,那么缺省 ADDTYPE 规范为 NORMAL。
* * 如果省略子命令,那么为缺省值。
此命令读取活动数据集并导致执行任何暂挂命令。 请参阅主题 命令顺序 以获取更多信息。
可以从 " 缺失值分析 " 对话框生成 MVA 命令的语法。
示例
MVA VARIABLES=populatn density urban religion lifeexpf region
/CATEGORICAL=region
/ID=country
/MPATTERN DESCRIBE=region religion.
MVA VARIABLES=all
/EM males msport WITH males msport gradrate facratio.